IMPORTANDO AS BIBLIOTECAS¶

In [1]:
# Bibliotecas para tratar os dados
import pandas as pd

# Bibliotecas para EDA
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import plotly.offline as py
import folium
%matplotlib inline

# Configurar para não exibir warnings
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

# Configurar para exibir todas as colunas de um dataframe do Pandas
pd.set_option('display.max_columns',None)

IMPORTANDO O DATASET¶

In [2]:
airbnb = pd.read_csv('train.csv')
airbnb.head()
Out[2]:
id name host_id host_name neighbourhood_group neighbourhood latitude longitude room_type price minimum_nights number_of_reviews last_review reviews_per_month calculated_host_listings_count availability_365
0 2539 Clean & quiet apt home by the park 2787 John Brooklyn Kensington 40.64749 -73.97237 Private room 149 1 9 2018-10-19 0.21 6 365
1 2595 Skylit Midtown Castle 2845 Jennifer Manhattan Midtown 40.75362 -73.98377 Entire home/apt 225 1 45 2019-05-21 0.38 2 355
2 3647 THE VILLAGE OF HARLEM....NEW YORK ! 4632 Elisabeth Manhattan Harlem 40.80902 -73.94190 Private room 150 3 0 NaN NaN 1 365
3 3831 Cozy Entire Floor of Brownstone 4869 LisaRoxanne Brooklyn Clinton Hill 40.68514 -73.95976 Entire home/apt 89 1 270 2019-07-05 4.64 1 194
4 5022 Entire Apt: Spacious Studio/Loft by central park 7192 Laura Manhattan East Harlem 40.79851 -73.94399 Entire home/apt 80 10 9 2018-11-19 0.10 1 0
In [3]:
print(f'O dataframe possui {airbnb.shape[0]} linhas e {airbnb.shape[1]} colunas.')

O dataframe possui 48895 linhas e 16 colunas.
In [4]:
airbnb.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 48895 entries, 0 to 48894
Data columns (total 16 columns):
 #   Column                          Non-Null Count  Dtype  
---  ------                          --------------  -----  
 0   id                              48895 non-null  int64  
 1   name                            48879 non-null  object 
 2   host_id                         48895 non-null  int64  
 3   host_name                       48874 non-null  object 
 4   neighbourhood_group             48895 non-null  object 
 5   neighbourhood                   48895 non-null  object 
 6   latitude                        48895 non-null  float64
 7   longitude                       48895 non-null  float64
 8   room_type                       48895 non-null  object 
 9   price                           48895 non-null  int64  
 10  minimum_nights                  48895 non-null  int64  
 11  number_of_reviews               48895 non-null  int64  
 12  last_review                     38843 non-null  object 
 13  reviews_per_month               38843 non-null  float64
 14  calculated_host_listings_count  48895 non-null  int64  
 15  availability_365                48895 non-null  int64  
dtypes: float64(3), int64(7), object(6)
memory usage: 6.0+ MB

Temos alguns valores nulos nas colunas name, host_name, last_review e review_per_month.

In [5]:
numericas = airbnb.select_dtypes(include='int64')
nao_numericas = airbnb.select_dtypes(exclude='int64')

print(f'Temos {numericas.shape[1]} colunas numéricas e {nao_numericas.shape[1]} colunas não-numéricas.')

Temos 7 colunas numéricas e 9 colunas não-numéricas.

EXPLORANDO OS DADOS¶

Primeiramente, iremos avaliar as distribuições dos tipos de acomodações.

In [6]:
fig = px.histogram(airbnb, x='room_type', color='room_type',text_auto='.0f')

fig.update_traces(textposition='outside')

fig.update_layout(title='Distribuição dos Tipos de Acomodações',
                  xaxis_title='Tipo',
                  yaxis_title='Quantidade',
                  showlegend=False)

fig.show()

Como é possível verificar no gráfico acima, dos 48.895 acomodações listadas na plataforma, mais da metade (25.409 - representando 51,97%) são do tipo 'Entire home/apt', seguido por 22.326 do tipo 'Private Room' (45,66%), e apenas 1.160 são do tipo 'Shared room'(2,37%).

Agora vamos avaliar a distribuição das acomodações nos cinco distritos da cidade de Nova York - Manhattan, Brooklyn, Queens, Bronx e Staten Island.

In [7]:
contagem = airbnb['neighbourhood_group'].value_counts().values
distritos = airbnb['neighbourhood_group'].value_counts().index

fig = px.bar(
    x=contagem,
    y=distritos,
    orientation='h',
    title='Quantidade de Acomodações por Distritos',
    color=distritos,
    labels={'y': 'Distrito', 'x': 'Quantidade'},
    custom_data=[distritos, contagem])

fig.update_yaxes(autorange='reversed')

fig.update_layout(
    xaxis_title='Quantidade',
    yaxis_title='Distrito',
    showlegend=False
)

fig.update_traces(hovertemplate='Quantidade: %{customdata[1]}')

fig.show()

O gráfico acima demonstra que Manhattan mais de 85% das acomodações estão localizadas em Manhattan ou no Brooklyn. Staten Island é o distrito com a menor quantidade de imóveis, representando apenas 0,76% das acomodações listadas neste dataframe.

Além disso, conforme podemos visualizar abaixo, quando analisamos a distruibuição das acomodações por tipo de quarto, reafirmamos o dado de que, majoritariamente, os imóveis são do tipo Entire home/apt ou Private Room. Em Manhattan temos a maior concentração de apartamentos do tipo Entire home/apt, enquanto a maior número de apartamentos do tipo Private room está no Brooklyn.

In [8]:
pd.crosstab(airbnb['neighbourhood_group'],airbnb['room_type']).sort_values(by='Entire home/apt',ascending=False)
Out[8]:
room_type Entire home/apt Private room Shared room
neighbourhood_group
Manhattan 13199 7982 480
Brooklyn 9559 10132 413
Queens 2096 3372 198
Bronx 379 652 60
Staten Island 176 188 9

Visto que já identificamos que a maior quantidade de acomodações está em Manhattan ou no Brooklyn, vamos verificar os bairros destes distritos que possuem a maior distruibuição de imóveis.

In [9]:
top10_bairros = airbnb.groupby(['neighbourhood','neighbourhood_group']).size().sort_values(ascending=False).reset_index(name='contagem')[:10]
top10_bairros
Out[9]:
neighbourhood neighbourhood_group contagem
0 Williamsburg Brooklyn 3920
1 Bedford-Stuyvesant Brooklyn 3714
2 Harlem Manhattan 2658
3 Bushwick Brooklyn 2465
4 Upper West Side Manhattan 1971
5 Hell's Kitchen Manhattan 1958
6 East Village Manhattan 1853
7 Upper East Side Manhattan 1798
8 Crown Heights Brooklyn 1564
9 Midtown Manhattan 1545
In [10]:
top10_bairros.groupby('neighbourhood_group')['contagem'].agg(['sum','count']).reset_index()
Out[10]:
neighbourhood_group sum count
0 Brooklyn 11663 4
1 Manhattan 11783 6

Quando avaliamos os top 10 bairros com mais acomodações listadas, é possível verifcar que embora as duas primeiras posições sejam ocupadas por bairros localizados no distrito do Brooklyn, Manhattan possui cerca cerca de 100 imóveis a mais neste ranking, representando um total de 6 bairros, dois a mais que no Brooklyn.

Nossas próximas análises estarão relacionadas aos preços das acomodações.

Conforme podemos verificar na tabela abaixo, o preço médio da diária é de US$ 152.72, com um desvio padrão de US$ 240.15. Este desvio padrão pode ser considerado elevado, indicando que há uma alta dispersão ou variabilidade dos preços em relação à média. Quando avaliamos os quartis, podemos perceber que a maior parte das acomodações possui diária pouco maior que a média e estão nos três primeiros quartis.

In [11]:
airbnb[['price']].describe().T
Out[11]:
count mean std min 25% 50% 75% max
price 48895.0 152.720687 240.15417 0.0 69.0 106.0 175.0 10000.0
In [12]:
print(f'Adicionalmente, identifica-se que {airbnb.query("price == 0").shape[0]} acomodações possuem preço igual a zero.')

Adicionalmente, identifica-se que 11 acomodações possuem preço igual a zero.

Vamos excluir do dataframe as acomodações com diárias zeradas, para que possamos visualizar melhor graficamente o preço das diárias médias, máximas e mínimas, por distrito, considerando o tipo de quarto.

In [13]:
airbnb = airbnb.query('price != 0')
precos = airbnb.groupby(['neighbourhood_group','room_type'])['price'].agg(['mean','median','min','max']).reset_index()

fig1 = px.bar(precos, x="neighbourhood_group", y="mean",
             color='room_type', barmode='group')

fig2 = px.bar(precos, x="neighbourhood_group", y="median",
             color='room_type', barmode='group')

fig3 = px.bar(precos, x="neighbourhood_group", y="max",
             color='room_type', barmode='group')

fig4 = px.bar(precos, x="neighbourhood_group", y="min",
             color='room_type', barmode='group')

fig = make_subplots(rows=2, cols=2, subplot_titles=('Média','Mediana','Preço Máximo', 'Preço Mínimo'))

for trace in fig1.data:
    fig.add_trace(trace, row=1, col=1)

for trace in fig2.data:
    fig.add_trace(trace, row=1, col=2)
    
for trace in fig3.data:
    fig.add_trace(trace, row=2, col=1)

for trace in fig4.data:
    fig.add_trace(trace, row=2, col=2)

fig.update_layout(height=700, width=1100, title='Preço das Diárias por Tipo de Quarto e Distrito',showlegend=False)
fig.update_xaxes(tickangle=-90)
fig.show()
In [14]:
airbnb.groupby('neighbourhood_group')['price'].agg(['mean','median','std','min','max']).reset_index()
Out[14]:
neighbourhood_group mean median std min max
0 Bronx 87.577064 65.0 106.725371 10 2500
1 Brooklyn 124.438915 90.0 186.896837 10 10000
2 Manhattan 196.884903 150.0 291.386838 10 10000
3 Queens 99.517649 75.0 167.102155 10 10000
4 Staten Island 114.812332 75.0 277.620403 13 5000
In [15]:
precos['diff'] = precos['mean'] - precos['median']
precos
Out[15]:
neighbourhood_group room_type mean median min max diff
0 Bronx Entire home/apt 127.506596 100.0 28 1000 27.506596
1 Bronx Private room 66.890937 54.0 10 2500 12.890937
2 Bronx Shared room 59.800000 40.0 20 800 19.800000
3 Brooklyn Entire home/apt 178.346202 145.0 10 10000 33.346202
4 Brooklyn Private room 76.545428 65.0 10 7500 11.545428
5 Brooklyn Shared room 50.773723 36.0 15 725 14.773723
6 Manhattan Entire home/apt 249.257994 191.0 10 10000 58.257994
7 Manhattan Private room 116.776622 90.0 10 9999 26.776622
8 Manhattan Shared room 88.977083 69.0 10 1000 19.977083
9 Queens Entire home/apt 147.050573 120.0 10 2600 27.050573
10 Queens Private room 71.762456 60.0 10 10000 11.762456
11 Queens Shared room 69.020202 37.0 11 1800 32.020202
12 Staten Island Entire home/apt 173.846591 100.0 48 5000 73.846591
13 Staten Island Private room 62.292553 50.0 20 300 12.292553
14 Staten Island Shared room 57.444444 30.0 13 150 27.444444

Com base nos gráficos e nas tabelas acima, cabe citar os seguintes pontos:

  • Brooklyn, Manhattan e Queens tem o mesmo preço máximo;
  • Com exceção de Staten Island, demais distritos possuem o mesmo preço mínimo;
  • O maior preço médio de diárias está em Manhattan, e o menor, no Bronx;
  • No Bronx e Queens o tipo de quarto mais caro é o Private Room (e não o Entire home/apt conforme seria esperado);
  • A diária mínima para Staten Island é a maior quando comparada aos demais distrito;
  • A mediana - número central de uma lista de dados organizados de forma crescente, é relativamente inferior a média independentemente do tipo de quarto e distrito. A maior diferença é percebida nos quartos do tipo Entire home/apt em Manhattan e Staten Island (aproximadamente US$ 58 e US$ 74, respectivamente).

Agora, vamos verificar onde estão localizados as acomodações com as diárias mais caras, e qual o respectivo tipo de quarto.

In [16]:
airbnb[['id','neighbourhood_group','neighbourhood','room_type','price']].sort_values(by='price',ascending=False)[:10]
Out[16]:
id neighbourhood_group neighbourhood room_type price
29238 22436899 Manhattan Upper West Side Entire home/apt 10000
17692 13894339 Brooklyn Greenpoint Entire home/apt 10000
9151 7003697 Queens Astoria Private room 10000
12342 9528920 Manhattan Lower East Side Private room 9999
40433 31340283 Manhattan Lower East Side Entire home/apt 9999
6530 4737930 Manhattan East Harlem Entire home/apt 9999
30268 23377410 Manhattan Tribeca Entire home/apt 8500
4377 2953058 Brooklyn Clinton Hill Entire home/apt 8000
29662 22779726 Manhattan Upper East Side Entire home/apt 7703
42523 33007610 Manhattan Battery Park City Entire home/apt 7500

As acomodações mais caras estão no Queens, Brooklyn e Manhattan, sendo que este último distrito, possui a maior quantidade de imóveis dentre os mais caros. Chama a atenção que temos quartos do tipo Private Room entre os mais caros.

Agora vamos verificar as acomodações com as maiores diárias em cada bairro.

In [17]:
neighbourhood_group = airbnb['neighbourhood_group'].unique()
for i in neighbourhood_group:
    bairro = airbnb[airbnb.neighbourhood_group == i].reset_index()
    bairro = bairro.groupby(['neighbourhood','room_type'])['price'].max().reset_index(name='max_price').sort_values(by='max_price',ascending=False)[:10]
    print(i)
    display(bairro)

Brooklyn
neighbourhood room_type max_price
81 Greenpoint Entire home/apt 10000
34 Clinton Hill Entire home/apt 8000
58 East Flatbush Private room 7500
5 Bedford-Stuyvesant Entire home/apt 5000
6 Bedford-Stuyvesant Private room 5000
47 Cypress Hills Entire home/apt 5000
120 Williamsburg Entire home/apt 4500
2 Bay Ridge Entire home/apt 4200
98 Prospect Heights Entire home/apt 4000
20 Brighton Beach Private room 3000 
Manhattan
neighbourhood room_type max_price
81 Upper West Side Entire home/apt 10000
11 East Harlem Entire home/apt 9999
44 Lower East Side Private room 9999
43 Lower East Side Entire home/apt 9999
74 Tribeca Entire home/apt 8500
78 Upper East Side Entire home/apt 7703
0 Battery Park City Entire home/apt 7500
3 Chelsea Entire home/apt 6800
82 Upper West Side Private room 6500
25 Greenwich Village Entire home/apt 6000 
Queens
neighbourhood room_type max_price
4 Astoria Private room 10000
9 Bayside Entire home/apt 2600
47 Forest Hills Entire home/apt 2350
80 Long Island City Entire home/apt 2000
5 Astoria Shared room 1800
0 Arverne Entire home/apt 1500
3 Astoria Entire home/apt 1500
44 Flushing Entire home/apt 1500
82 Long Island City Shared room 1250
19 Briarwood Entire home/apt 1000 
Staten Island
neighbourhood room_type max_price
49 Randall Manor Entire home/apt 5000
47 Prince's Bay Entire home/apt 1250
63 St. George Entire home/apt 1000
20 Fort Wadsworth Entire home/apt 800
78 Woodrow Entire home/apt 700
2 Arrochar Entire home/apt 625
65 Stapleton Entire home/apt 450
67 Todt Hill Entire home/apt 429
56 Shore Acres Entire home/apt 300
57 Shore Acres Private room 300 
Bronx
neighbourhood room_type max_price
85 Riverdale Private room 2500
12 City Island Entire home/apt 1000
86 Riverdale Shared room 800
46 Longwood Private room 680
112 Westchester Square Entire home/apt 670
114 Williamsbridge Entire home/apt 500
60 Mott Haven Private room 500
27 Eastchester Entire home/apt 475
99 Unionport Entire home/apt 450
78 Pelham Gardens Entire home/apt 450

Esperava-se que somente acomodações do tipo Private room e Entire home/apt estivessem entre as mais caras, no entanto, é possível verificar que no Queens e no Bronx temos acomodações do tipo Shared room entre as mais caras.

Vamos visualizar em um mapa da cidade de Nova York onde estão localizados as 50 acomodações mais caras.

In [18]:
# Criando um dataframe com os 50 apartamentos mais caros
top_50 = airbnb.sort_values(by='price',ascending=False)[:50]

# Criando o mapa
mapa = folium.Map(location=[40.7128, -74.0060], zoom_start=11)  

# Adicionando marcadores para cada apartamento
for i in range(0,len(top_50)):
   folium.Marker(
      location=[top_50.iloc[i]['latitude'], top_50.iloc[i]['longitude']],
      popup=f"Name: {top_50.iloc[i]['name']} | District: {top_50.iloc[i]['neighbourhood_group']} | Price: US$ {top_50.iloc[i]['price']:,.2f}",
   ).add_to(mapa)

# Exibindo o mapa
mapa
Out[18]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Nossas próximas análises estatarão relacionadas ao número mínimo de noites.

Conforme podemos verificar abaixo, de forma geral, a média do mínimo de noites é 7, com um desvio padrão relativamente alto de 20 noites. Além disso, chama a atenção o máximo de noites relacionado na base, que é de 1250 noites (aproximadamente 42 meses).

In [19]:
airbnb[['minimum_nights']].describe().T
Out[19]:
count mean std min 25% 50% 75% max
minimum_nights 48884.0 7.029887 20.512224 1.0 1.0 3.0 5.0 1250.0

Vamos separar o mínimo de noite em alguns intervalos:

In [20]:
intervalos = [0, 10, 30, 90, 180, 365, float('inf')]
labels = ['até 10 noites', 'maior que 10 até 30 noites', 'mais de 30 até 90 noites','maior que 90 até 180 noites', 'maior que 180 até 365 noites', 'maior que 365 noites']
airbnb['categoria'] = pd.cut(airbnb['minimum_nights'], bins=intervalos, labels=labels)
nights = airbnb.groupby('categoria')['minimum_nights'].count().reset_index(name='qtd')
nights['%_total'] = nights['qtd']/48884
nights
Out[20]:
categoria qtd %_total
0 até 10 noites 42246 0.864209
1 maior que 10 até 30 noites 5891 0.120510
2 mais de 30 até 90 noites 550 0.011251
3 maior que 90 até 180 noites 116 0.002373
4 maior que 180 até 365 noites 67 0.001371
5 maior que 365 noites 14 0.000286
In [21]:
pivot = airbnb.groupby(['categoria','room_type'])['minimum_nights'].count().reset_index()
pivot = pd.pivot_table(pivot,values='minimum_nights',index='categoria',columns=['room_type']).reset_index()
pivot
Out[21]:
room_type categoria Entire home/apt Private room Shared room
0 até 10 noites 21094 20143 1009
1 maior que 10 até 30 noites 3809 1950 132
2 mais de 30 até 90 noites 377 164 9
3 maior que 90 até 180 noites 72 37 7
4 maior que 180 até 365 noites 46 21 0
5 maior que 365 noites 9 4 1

Mais de 98% das acomodações listadas exigem um mínimo de noites de até 30 dias, sendo um percentual superior a 86% para apartamentos com mínimo de noites de até 10 dias. Quando analisamos a distribuiçao do diferentes room_types nas faixas de mínimo de noites, também identificamos uma elevada concentração de acomodações na faixa de até 30 dias.

Agora vamos avaliar a média, mediana, moda, mínimo e máximo de noites por distrito.

In [22]:
airbnb.groupby('neighbourhood_group')['minimum_nights'].agg(['mean','median',pd.Series.mode,'min','max']).reset_index()
Out[22]:
neighbourhood_group mean median mode min max
0 Bronx 4.563303 2.0 1 1 365
1 Brooklyn 6.055486 3.0 2 1 999
2 Manhattan 8.579409 3.0 1 1 1250
3 Queens 5.181433 2.0 1 1 500
4 Staten Island 4.831099 2.0 2 1 365

Quando olhamos para a média, o Bronx possui a menor média de noites, enquanto Manhattan, a maior.

Com relação à Mediana, verifica-se que esta é igual a 2 noites tanto no Brooklyn como em Manhattan, e para os demais distritos, igual a 2.

Já a Moda (valor que mais se repete num conjunto de valores), é igual a 2 noites no Brooklyn e Staten Island, e a 1 noite nos demais distritos.

Novamente o máximo de noites chama a atenção, e podemos verificar que a acomodação com o maior número mínimo de noites está localizado em Manhattan. Adicionalmento, no Brooklyn também temos um imóvel com mínimo de noites superior a 1 ano (999 noites - aproximadamente 33 meses), assim como no Queens (500 noites - aproximadamente 17 meses).

Abaixo podemos visualizar quais são estas acomodações com número mínimo de noite superior a 365 dias e onde estão localizados. Dos 48.895 acomodações listadas na base em análise, apenas 14 possuem o nínimo de noites superior a 365 dias (0,03%). Além disso, é possível verificar que Staten Island e Bronx não possuem imóveis onde o mínimo de noites é maior que um ano.

In [23]:
max_nights = airbnb.query('minimum_nights > 365').sort_values(by='minimum_nights',ascending=False).reset_index()
max_nights[['name','neighbourhood_group','room_type','price','minimum_nights']]
Out[23]:
name neighbourhood_group room_type price minimum_nights
0 Prime W. Village location 1 bdrm Manhattan Entire home/apt 180 1250
1 NaN Manhattan Entire home/apt 400 1000
2 Historic Designer 2 Bed. Apartment Manhattan Entire home/apt 99 999
3 Beautiful place in Brooklyn! #2 Brooklyn Private room 79 999
4 Shared Studio (females only) Manhattan Shared room 110 999
5 Beautiful Fully Furnished 1 bed/bth Queens Entire home/apt 134 500
6 Wonderful Large 1 bedroom Manhattan Entire home/apt 75 500
7 Zen Room in Crown Heights Brooklyn Brooklyn Private room 50 500
8 Peaceful apartment close to F/G Brooklyn Private room 45 500
9 Williamsburg Apartment Brooklyn Entire home/apt 140 500
10 Brand New Luxury Apt Lease Takeover Queens Entire home/apt 199 480
11 Not available Brooklyn Private room 50 400
12 800sqft apartment with huge terrace Brooklyn Entire home/apt 115 370
13 Bright Luxury Studio, Central Loc. Manhattan Entire home/apt 250 366

Agora vamos verificar qual a média de preços para as acomodações nas diferentes faixas de mínimo de noites.

In [24]:
airbnb.groupby('categoria')['price'].mean().reset_index()
Out[24]:
categoria price
0 até 10 noites 149.540809
1 maior que 10 até 30 noites 164.886437
2 mais de 30 até 90 noites 194.176364
3 maior que 90 até 180 noites 473.060345
4 maior que 180 até 365 noites 221.388060
5 maior que 365 noites 137.571429

Conforme verifica-se acima, as acomodações com mínimo de diárias superior a 365 apresentam a menor média de preços. Chama a atenção que os apartamentos com mínimo de diárias maior que 90 até 180 noites, apresenta média maior que o dobro das demais faixas.

Por fim, vamos olhar para a quantidade de avaliações dos imóveis listados na base.

Quando olhamos apenas para as acomodações que mais receberam avaliações, é possível identificar que estão localizados no Queens, Manhattan e Brooklyn. Não temos imóveis no Bronx e Staten Island entre os que mais receberam avaliações.

In [25]:
airbnb[['name','neighbourhood_group','room_type','number_of_reviews','reviews_per_month']].sort_values(by='number_of_reviews',ascending=False)[:10]
Out[25]:
name neighbourhood_group room_type number_of_reviews reviews_per_month
11759 Room near JFK Queen Bed Queens Private room 629 14.58
2031 Great Bedroom in Manhattan Manhattan Private room 607 7.75
2030 Beautiful Bedroom in Manhattan Manhattan Private room 597 7.72
2015 Private Bedroom in Manhattan Manhattan Private room 594 7.57
13495 Room Near JFK Twin Beds Queens Private room 576 13.40
10623 Steps away from Laguardia airport Queens Private room 543 11.59
1879 Manhattan Lux Loft.Like.Love.Lots.Look ! Manhattan Private room 540 6.95
20403 Cozy Room Family Home LGA Airport NO CLEANING FEE Queens Private room 510 16.22
4870 Private brownstone studio Brooklyn Brooklyn Entire home/apt 488 8.14
471 LG Private Room/Family Friendly Brooklyn Private room 480 6.70

Abaixo, relacionamos as acomodações por distrito que mais receberam avaliações e quantas avaliações receberam por mês.

In [26]:
idx = airbnb.groupby('neighbourhood_group')['number_of_reviews'].idxmax()
top_avaliados = airbnb.loc[idx, ['neighbourhood_group', 'name', 'number_of_reviews','reviews_per_month']].sort_values(by='number_of_reviews',ascending=False)
top_avaliados
Out[26]:
neighbourhood_group name number_of_reviews reviews_per_month
11759 Queens Room near JFK Queen Bed 629 14.58
2031 Manhattan Great Bedroom in Manhattan 607 7.75
4870 Brooklyn Private brownstone studio Brooklyn 488 8.14
256 Staten Island D Private Che@p Room 2 Explore NYC 333 3.19
5260 Bronx Cozy Private Bedroom 321 5.46
In [27]:
bottom_avaliados = airbnb[airbnb.number_of_reviews == 0]
print(f'Identificamos que um total de {bottom_avaliados.shape[0]} acomodações não receberam nenhuma avaliação.')

Identificamos que um total de 10051 acomodações não receberam nenhuma avaliação.

Agora, vamos verificar qual o percentual de acomodações por distrito que não receberam nenhuma avaliação.

In [28]:
# Criando novo dataframe com o total de imóveis por distrito que não receberam nenhuma avaliação
bottom_avaliados = bottom_avaliados.groupby('neighbourhood_group')['id'].count().reset_index(name='count').sort_values(by='count',ascending=False)

# Criando novo dataframe com o total de imóveis por distrito 
total_aptos = airbnb.groupby('neighbourhood_group')['id'].count().reset_index(name='total_count')

# Realizando o merge dos dataframe de imóveis sem avaliação + total de apartamentos
bottom_avaliados = bottom_avaliados.merge(total_aptos, how='left', on='neighbourhood_group')

# Adicionando nova coluna ao dataframe com o percentual de imóveis por distrito que não recebeu nenhuma avaliação
bottom_avaliados['%_no_review'] = round(((bottom_avaliados['count'] / bottom_avaliados['total_count'])*100),2)

# Visualizando o dataframe criado
bottom_avaliados
Out[28]:
neighbourhood_group count total_count %_no_review
0 Manhattan 5028 21660 23.21
1 Brooklyn 3657 20095 18.20
2 Queens 1092 5666 19.27
3 Bronx 215 1090 19.72
4 Staten Island 59 373 15.82

Para finalizar, vamos visualizar as informações acima graficamente.

In [29]:
distrito = bottom_avaliados['neighbourhood_group'].value_counts().index
total_ap = bottom_avaliados['total_count'].value_counts().index
sem_aval = bottom_avaliados['count'].value_counts().index
percent = bottom_avaliados['%_no_review'].value_counts().index

# Criando o gráfico total
barra_total = go.Bar(x=distrito, y=total_ap,
               name='Total')
           
# Criando o gráfico sem avaliação
barra_zero = go.Bar(x=distrito, y=sem_aval,
               name='Sem Avaliação')

# Adicionando percentuais nas barras 'sem avaliação'
annotations= []
for i in range(len(sem_aval)):
    annotation = dict(
        x=i + 0.25,
        y=sem_aval[i] + 50,
        text=f'{percent[i]}%',
        showarrow=True,
        arrowhead=3,
        ax=0
    )
    annotations.append(annotation)
               
# Definindo o layout
layout = go.Layout(title='Total de Quartos por Distrito x Quartos sem Avaliação (%)',
                   # Configurações do título
                   titlefont= {'family':'Arial', 'size':25, 'color':'#0e78a3'},
                   xaxis={'title':'Distrito'},
                   yaxis={'title':'Quantidade de Quartos'},
                   barmode='group',
                   height=500, width=1000,
                   annotations=annotations)

# Criando a figura
fig = go.Figure(data=[barra_total,barra_zero], layout=layout)

# Plotando o gráfico
py.iplot(fig)
In [ ]:

CONCLUSÃO¶

Nova York é uma metrópole globalmente conhecida como centro de negócios e destino turístico vibrante. Está dividida em cinco distritos, sendo eles: Manhattan, Brooklyn, Queens, Bronx e Staten Island.

Manhattan e Brooklyn são as regiões mais populares e turísticas. Manhattan, mesmo sendo menor em área, possui a maior densidade demográfica, inúmeras atrações turísticas, além de ser o epicentro financeiro da cidade.

Enquanto isso, o Brooklyn se destaca como o distrito mais populoso e um verdadeiro caldeirão cultural, com bairros que respiram história e arte.

O Queens, o maior distrito em extensão, é pouco explorado por turistas, mas está estrategicamente localizado próximo aos principais aeroportos da cidade. Nos últimos anos, passou por um desenvolvimento significativo, com foco na construção e renovação de prédios residenciais, elevando assim os custos de moradia.

O Bronx, embora seja pouco visitado por turistas pois, infelizmente, muitas vezes é associado à pobreza e criminalidade, possui alguns atrativos relavantes, como o Jardim Zoológico do Bronx e o Yankee Stadium, palco de grandes eventos esportivos.

Por fim, Staten Island, é o distrito mais meridional e menos conhecido, oferecendo um refúgio tranquilo e uma atmosfera suburbana, contrastando fortemente com a agitação do resto da cidade.

Nova York é conhecida por seus preços elevados, desde diárias de hotéis até o custo de vida em geral. Quando olhamos para a plataforma AirBnB - plataforma online que permite às pessoas alugar acomodações alternativas aos hotéis tradicionais, onde os anfitriões disponibilizam desde quartos individuais a casas inteiras para viajantes, as acomodações listadas na cidade de Nova York corroboram com as características gerais da cidade, quanto aos custos elevados, distritos mais caros e populares. Após EDA realizada, os principais insights foram:

  • Mais da metade das acomodações listadas são do tipo Entire home/apt inteiros, sendo que somado aos apartamentos do tipo Private, somam mais de 97% dos apartamentos analisados. Pouco mais de 2% dos apartamentos são do tipo Shared room. Esta distribuição dos tipos de apartamento pode refletir tanto a preferência como o orçamento dos visitantes - a diária de apartamentos inteiros ou quartos privados costuma ser mais cara;

  • A popularidade dos distritos de Manhattan e Brooklyn reflete na quantidade de acomodações ofertadas nestas regiões - mais de 85% dos imóveis relacionados no dataset;

  • O Queens possui cerca de 12% das acomodações listadas, o que pode estar somente relacionado somente a sua maior extensão geográfica ou também ao desenvolvimento observado nos últimos anos;

  • Um percentual superior a 98% dos apartamentos exige um mínimo de noites de até 30 dias, independetemente do room_type;

  • Manhattan e Brooklyn, em linha com sua popularidade, possuem as maiores médias de diária. Quando olhamos para o valor máximo de diária, além destes dois distrito, também no Queens observa-se o valor de US$ 10.000. O preço das diárias de uma forma geral reforçam a fama que a cidade de Nova York tem de possuir preços elevados.

  • Chama a atenção a oferta de apartamentos com mínimo de noites superior a 30 dias, o que pode indicar que os imóveis listados na plataforma não são direcionado somente a turistas, mas também a outros públicos, que precisam ficam um prazo superior na cidade por um prazo maior. Os alugueis por mínimo de noite superior a 365 dias tendem a possuir a diária mais barata.

  • Verfica-se um percentual elevado de acomodações sem avaliação, pode-se supor que são apartamentos listados mais recentemente na plataforma e por este motivo ainda não tiveram avaliações.